声纳信号识别数据集SonarSignalRecognitionDataset-monikumari
数据来源：互联网公开数据
标签：声纳, 信号处理, 目标识别, 机器学习, 数据分类, 深度学习, 海洋探测, 声学
数据概述：
该数据集包含来自声纳系统收集的信号数据，用于识别目标（岩石或金属圆柱体）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据可能来源于海洋环境下的声纳探测实验。
数据维度：数据集包含60个数值型特征（表示声纳信号的频率）和一个目标类别标签（"R"代表岩石，"M"代表金属）。
数据格式：CSV格式，文件名为sonar.all-data.csv，便于数值分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于机器学习模型的训练和测试。
该数据集适合用于声纳信号处理、目标识别和机器学习算法的开发和验证。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于声纳信号处理、模式识别、目标检测等领域的学术研究，如水下目标分类、声纳信号特征分析等。
行业应用：为海洋探测、水下机器人、军事侦察等领域提供数据支持，尤其在水下目标识别、环境监测等方面具备实用性。
决策支持：支持水下目标识别系统的开发和优化，提高探测的准确性和效率。
教育和培训：作为机器学习和信号处理课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用相关算法。
此数据集特别适合用于探索声纳信号的特征提取、分类模型的构建与优化，帮助用户实现对水下目标的准确识别和分类。
